Python实现冒泡排序算法的示例解析
目录
- 1. 算法描述
- 2. 算法分析
- 3. 动图展示
- 4. 代码实现
- 5. 算法升级
- 6. 时间复杂度分析
1. 算法描述
冒泡排序(Bubble Sort)是一种简单的排序算法。它重复地遍历要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。
2. 算法分析
1. 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大(升序),就交换他们两个。
2. 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后,最后的元素会是最大的数。
3. 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个。
4. 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较。
那么我们需要进行n-1次冒泡过程,每次对应的比较次数如下图所示:
3. 动图展示
看明白了运行流程,我们再来看看动图实现:
4. 代码实现
我们对如下无序列表进行排序
实现代码:
import time pop_list = [19, 14, 10, 4, 15, 26, 20, 96] print("没排序前的列表为:", pop_list) # 记录开始时间 start = time.time() # 外层循环控制轮数 for i in range(len(pop_list) - 1): # 内层循环控制比较次数 for j in range(len(pop_list) - i - 1): # 如果前一个数字比后一个数字大,就交换位置 if pop_list[j] > pop_list[j + 1]: # python特有交换位置方式 pop_list[j], pop_list[j + 1] = pop_list[j + 1], pop_list[j] print("排序好的列表为:", pop_list) # 记录结束时间 end = time.time() print("算法总耗时:", end - start)
运行结果:
5. 算法升级
在循环中定义了一个变量count,如果第一次循环后count没有变化,就说明输入的是有序序列,这时我们直接return退出循环,这时候的时间复杂度为O(n)
实现代码:
import time def bubble_sort(pop_list): for j in range(len(pop_list) - 1, 0, -1): count = 0 for i in range(0, j): if pop_list[i] > pop_list[i + 1]: pop_list[i], pop_list[i + 1] = pop_list[i + 1], pop_list[i] count += 1 if count == 0: return pop_list = [19, 14, 10, 4, 15, 26, 20, 96] print("没排序前的列表为:", pop_list) # 记录开始时间 start = time.time() bubble_sort(pop_list) print("排序好的列表为:", pop_list) # 记录结束时间 end = time.time() print("算法总耗时:", end - start)
运行结果:
6. 时间复杂度分析
最优时间复杂度:O(n) (表示遍历一次发现没有任何可以交换的元素,排序结束。)
最坏时间复杂度:O(n^2)
稳定性:稳定
排序分析:待排数组中一共有8个数,第一轮排序时进行了7次比较,第二轮排序时进行了6比较,依次类推,最后一轮进行了1次比较。
数组元素总数为N时,则一共需要的比较次数为:(N-1)+ (N-2)+ (N-3)+ ...1=N*(N-1)/2
算法约做了N^2/2次比较。因为只有在前面的元素比后面的元素大时才交换数据,所以交换的次数少于比较的次数。如果数据是随机的,大概有一半数据需要交换,则交换的次数为N^2/4(不过在最坏情况下,即初始数据逆序时,每次比较都需要交换)。
交换和比较的操作次数都与 N^2 成正比,由于在大O表示法中,常数忽略不计,冒泡排序的时间复杂度为O(N^2)。
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